随笔分类 - 总结概述
摘要：word利用多级列表功能实现章节标题自动编号 坑：在选择级别1后，直接在当前对话框直接继续设置级别2；然后选中级别2，设置相应的格式，主要在将级别链接到样式处选择为标题2，然后要在库中显示的级别选择级别2，然后勾选上重新开始列表的间隔，然后选择级别1（即为基本2的上一级级别）。 endnote文献管
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摘要：记录一下平时看到的一些关于CV方向的发展，拓展自己的思维，有很多好玩的技术方向： 贾佳亚2018/5.29：被誉为“一键卸妆”的论文《Makeup-Go: Blind Reversion of Portrait Edit》在社会各界引起了强烈反响，卸妆玩法引爆社交媒体。另一篇超分辨率的论文《细节还原
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摘要：最近跑Unet网络进行遥感图像的分割；代码跑通了，但是效果不理想，开始分析实验epoch,调一些参数 神经网络梯度与归一化问题总结+highway network、ResNet的思考 1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要
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摘要：最近在写论文，然后要按照模板来写，其中office排版有很多技巧;先前一直没有弄透彻，今晚上终于完美收工！ 主要问题如下 MathType破解版 Mathtype试用版，到期后要卸载干净，才能再次下载试用； 提供中文破解版：链接：http://pan.baidu.com/s/1gfd6QaR 密码：
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摘要：2017年3月开学，始终感觉自己计算机基础薄弱，加上之前自己也开始对机器学习，深度学习有一些了解，始终感觉没有入门。自己开始规划系统学习计算机软件（CS）和计算机视觉（CV）的基础知识。@2017/9/04/update 2017上半年巩固CS基础课程 "CS_class repository" "
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摘要：国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N
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摘要：所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域，并使这些特征在同一区域内呈现出相似性，而在不同区域间呈现出明显的差异性。我们先对目前主要的图像分割方法做个概述，后面再对个别方法做详细的了解和学习。 1、基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一
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摘要：五大常用算法：分治、动态规划、贪心、回溯和分支界定 这五种算法引出了很多问题。慢慢的更新链接！ 动态规划的五个典型算法：动态规划 1.最大连续子序列之和 2.数塔问题（二叉树从上往下遍历最大和问题） 3.01背包问题 4.最长递增子序列(LIS) 5.最长公共子序列(LCS) //最长公共子序列（L
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摘要：众所周知数字图像处理经典的教材有： 数字图像处理（第三版）作者:（美）冈萨雷斯，（美）伍兹 著，阮秋琦 等译出版社:电子工业出版社出版时间:2011年06月 图像处理/章毓晋著 清华大学出版社 分为：图像工程（上册）——图像处理 图像工程（中册）——图像分析（第3版） 图像工程（下册）——图像理解（
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摘要：一、传统图像算法工程师： 主要涉及图形处理，包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等，主要在安防公司或者机器视觉领域，包括缺陷检测； 二、现代图像算法工程师: 涉及模式识别，主要表现的经验为Adaboost、SVM的研究与应用，特征选取与提取，包括智能驾驶的研究与应用
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摘要：从机器学习谈起 介绍 工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一
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摘要：参考：http://blog.csdn.net/mousever/article/details/45967643 概率分布之间的距离度量以及python实现 http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/05/03/2479919.html 1. 欧氏
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摘要：1. An overview of gradient descent optimization algorithms http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html https://arxiv.org/abs/1609.04747 2.
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摘要：图像局部特征点检测算法综述 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义
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